量化传奇人物 Max Dama 的非典型逆袭之路：他出身佛罗里达偏僻地区，曾是沉迷冲浪的 “佛系” 少年，借哥哥光环进入优质寄宿学校后觉醒，结缘 AI 与交易。伯克利时期疯狂求学拿下四学位，创立交易俱乐部、撰写60页量化 “红宝书” PDF；求职屡遭碰壁后，终在高频交易巨头 Headlands Technologies 立足，分享其 “垂直整合”“极度透明” 的公司文化及 HFT 核心见解。Max Dama的故事打破传统量化 “天才模板”，传递极致投入与无私分享的内核，给行业从业者及迷茫者以启发。本期播客重点：1）Max眼中的高频交易HFT是什么？2）为什么Max认为大语言模型（LLM）对 HFT 没啥用？3）Max Dama撰写的脑筋急转弯集锦【请扫码添加听友群获取】4）Max撰写【60页PDF】请扫码添加听友群获取【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
“10送10派10”后，你的股票市值会翻倍吗？本期播客我们将探讨：1）为何公司要派股派息？2）除权除息如何扭曲K线图？3）量化回测中的“复权”概念是什么？4）前复权与后复权有何区别？5）加减法复权与比例法复权有何区别？【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
量化两大 “门派”——P-Quant 与 Q-Quant，恰似武侠小说中的 “剑宗与气宗”，围绕 “真实概率测度” 与 “风险中性测度” 展开核心较量！衍生品定价、FICC、风控等，正是 Q-Quant 的主场；而我们常聊的多因子选股、高频交易、超额收益 α，则是 P-Quant 的战场。P-Quant 扎根买方（对冲基金、私募），信奉 “市场无效”，靠历史数据刻画真实概率，从海量信息中预测资产走势，捕捉被低估的赚钱机会；Q-Quant 立足卖方（投行、券商），坚守 “无套利” 底线，用几何布朗运动、鞅理论等硬核数学模型，给衍生品算出唯一公允价，既支撑产品创新，又守护市场交易秩序。【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
本文聚焦与 “打板” 逆向的量化交易策略 —— 首板低开策略，深度拆解其核心逻辑与实战价值。该策略以 “首板涨停 + 60 日相对低位 + 次日低开 3-4%” 为核心筛选条件，搭配开盘买入、日内分时段止盈清仓的短线规则，2019 年底至 2025 年 10 月回测实现 826.68% 总收益、48.61% 年化收益，最大回撤仅 27.05%。其核心优势在于近乎零相关的贝塔值（0.06）与高达 0.447 的阿尔法值，实现独立于大盘的超额收益，相较沪深 300 近 10 年 3.97% 的年化，超额收益达 11 倍。策略在 “投资不可能三角” 中主动放弃高频率，换取 59.9% 的胜率与 2.18 的高盈亏比，信号稀缺与市场周期依赖（适配熊市 / 震荡市、牛市易空仓）是其核心边界。内容还解析了策略参数设计逻辑、实盘滑点风险，以及作者拒绝因子排序避免过拟合的量化思维。我们开设了《量化24课》、《因子分析与机器学习策略》、《量化人的Numpy与Pandas》，为量化交易者提供兼具理论深度与实操价值的参考，欢迎大家咨询👏👏【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
97.12% 量化人都在用 Python！但让这门 “量化母语” 真正落地的，是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%！不仅如此，他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算，Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单，两者缺一不可。想避开空洞语法，直接掌握量化实战技巧？《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景，拆解源码、规避踩坑，现在仅需「99元」就能打通 “技术 + 业务” 壁垒，新手入门、职场提效都适配，快速拿捏量化必备核心技能！【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide【本期播客涉及的英文名词】量化相关：alphalens、backtrader、tushare、akshare数据类型：Panel Data（面板数据）、Series（一维数据）、 DataFrame（二维表格数据）Pandas函数：DatetimeIndex、rank（）、.qcut()、drop_duplicates（）、fillna（）Wes McKinney 撰写：《Python for Data Analysis》
本期内容围绕 Reddit 量化板块（r/quant）热议话题展开：实盘场景中，逻辑简洁、参数精简的交易策略为何常比复杂 AI/ML 模型展现更强的收益稳健性？万能的网友纷纷献策，讨论围绕一下几点展开：其一，复杂模型易受 “偏差 - 方差权衡” 影响，在高噪声市场数据中过度拟合历史随机波动，陷入 “数据窥探” 陷阱，导致回测与实盘表现严重背离；其二，复杂策略高换手率引发的滑点、手续费等隐性成本，往往侵蚀全部理论收益，甚至造成实盘亏损；其三，高频交易（HFT）场景下，简单策略的低计算延迟适配 “速度制胜” 的核心需求，复杂模型的运算耗时易错失套利窗口。【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
ESG，是驱动未来的资本革命，还是“漂绿”的营销骗局？当MSCI、标普、华证、万得等机构对同一家公司给出不同“分数”，投资者该信谁？本期节目将带你深入ESG评级的“黑箱”，以A股公司“水井坊”为镜，剖析国内外评级体系的真实逻辑。我们还将揭示A股市场的“ESG折价”现象——为何ESG低分公司反而回报更高？这背后隐藏着怎样的投资机遇？【在这里找到我们】wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
刷爆全网的 “技能五子棋” 竟能解读量化交易？从 “飞沙走石” 掀掉对手棋子，到 “力拔山兮” 直接掀棋盘，这些看似无厘头的神操作，实则藏着与量化策略的奇妙对应 —— 高频交易的 “闪电套利” 像极了 “飞沙走石”，“订单簿诱骗” 是量化版 “调虎离山”，10 亿大单拆分靠的是 “庖丁解牛” 的精准。本期播客用技能五子棋的脑洞视角，拆解攻击、执行、生存三类技能对应的量化逻辑，让量化知识也能玩着学！【在这里找到我们】WeChat：quantfans_99（进「听友群」「课程咨询」请加）微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide知乎：匡醍量化
为什么在投资中，我们似乎永远无法找到一个“全都要”的完美策略？是我们的方法不对，还是某种底层规律限制了我们？本期播客，我们将深入探讨交易策略背后的“物理定律”——由 高胜率、高赔率、高频率 构成的“不可能三角”。我们将通过三位广为人知的投资人：沃伦·巴菲特、乔治·索罗斯和詹姆斯·西蒙斯，为您剖析他们分别代表的三条截然不同的投资道路。他们是如何在这个“不可能三角”中做出取舍，从而分别走向了“高胜率+高赔率”、“高赔率”和“高胜率”的卓越之路？理解他们的选择，将帮助你更清晰地定位自己的投资哲学。、【期望公式】期望收益 = 胜率 * 平均盈利 - (1 - 胜率) * 平均亏损【在这里找到我们】wechat：quantfan_100（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide
想在成千上万只股票里挑出能持续上涨的 “好苗子”，却总纠结 “选业绩好的？还是估值低的？”本期内容就用通俗视角，拆解量化投资的核心黑话 ——“因子”，帮你跳出选股迷茫。因子不是随便的 “选股技巧”，而是股票收益的 “营养成分表”：能精准拆解一只股票的长期表现，且必须闯过五关才能被认可 —— 经得起几十年牛熊的 “持续性”、跨美股 A 股的 “普适性”、换市盈率 / 市净率定义仍有效的 “稳健性”、算上交易成本还能赚钱的 “可投资性”，以及有经济学逻辑的可解释性。但找到因子只是第一步：直接用 PE 选低估值股，会不小心重仓银行股（天然 PE 低）；用高 ROE 选好公司，又会偏向大盘股 —— 这就是因子被 “行业、市值” 污染了。于是有了市值中性化和行业中性化的方法。最后，通过 “排序分组+ 多空组合”，就能画出因子收益率曲线，看清这个因子到底能不能赚钱，帮你彻底吃透量化黑话，掌握专业选股的底层逻辑。【在这里找到我们】WeChat：quantfan_100（添加进听友群）微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide
面对层出不穷的AI工具，你是否感到迷茫？本期节目，我们以新兴的开源框架AlphaSuite为蓝本，不仅讨论“要不要造轮子”的战略问题，更聚焦于“如何造好轮子”的战术细节。我们将一步步拆解一个优秀的AI量化框架应该具备哪些要素，以及如何通过这个构建过程，将你的交易直觉和隐性知识，沉淀为一套能持续进化、创造价值的系统。【CANSLIM模型】C:Current Quarterly Earnings per Share (当前季度每股收益)A:Annual Earnings Growth (年度收益增长)N:New Products, New Management, New Highs (新产品、新管理层、股价新高)S:Supply and Demand (供给与需求)L:Leader or Laggard? (行业领袖还是落后者)I:Institutional Sponsorship (机构持股)M:Market Direction (市场方向)【在这里找到我们】wechat：quantfan_100（扫码加听友群）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide
为什么商品价、GDP、河流长度里，以 1 开头的数字占比超 30%？答案藏在本福特法则里 —— 这个 “数字规律” 不仅能查财报造假，还能盯 A 股机构！方正证券研报用它验证：万科 A 分钟成交量贴合法则，机构交易却留下偏差；据此设计的 X 指标，能划分 “机构痕迹股”，还发现聪明钱因子在这类股里年化收益达 29.2%。从数学原理到量化策略，教你用规律看穿市场小动作。【本期节目你将了解】1、本福特定律及其在量化中的运用2、为什么换手率的变化率、聪明钱 Q 因子、净利润同比增长率这三个指标能成为选股因子【研报题目】1、方正证券：《本福特的启示：从分钟成交量看机构痕迹》2、方正证券：《跟踪聪明钱：从分钟行情数据到选股》【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide
甲骨文财报后单日暴涨 40%，创 1992 年以来最大涨幅，创始人埃里森身家激增 980 亿超马斯克成全球首富。这家 46 岁的 “老数据库公司”，早已靠与 OpenAI 的合作、云计算转型蜕变为 AI 基建巨头。更关键的是，它还是量化交易的 “隐形支柱”—— 华尔街顶级基金靠其数据库存海量数据、扛实时算力，从摩根大通到文艺复兴都离不开它。AI 淘金热里，甲骨文为何成了 “卖铲人”？量化与科技的交叉视角，带你看懂这场逆袭【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide
作为金融市场的经典工具，MACD 自 1970 年代诞生以来，一直是交易者判断趋势、捕捉机会的核心指标。但随着量化交易时代到来，传统 MACD 的固定参数、信号滞后、震荡市假信号等问题逐渐凸显 —— 如何让这个 “老工具” 适配新市场？本期播客从基础拆解 MACD：详解 DIF 线、信号线、直方图的构成与计算逻辑，手把手教你用交叉策略（金叉 / 死叉）、背离策略（顶背离 / 底背离）、直方图策略捕捉行情；更聚焦量化时代的升级方案：用遗传算法优化参数，借前向优化避免过拟合，再通过机器学习过滤假信号、强化学习实现自主决策，让 MACD 从 “被动信号工具” 进化为 “AI 驱动策略”。无论你是刚入门的交易者，还是想突破策略瓶颈的量化爱好者，都能在这里 get MACD 的全新打开方式。此外，“量化好声音” 听友群已开放，添加「宽粉」联系方式入群，一起解锁量化投资的奥秘！【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide【理财有风险，投资需谨慎。一下内容仅作分享，不构成任何投资建议】##一个中心、两个基本点、四项基本原则1. 一个中心：0 轴是 “多空分水岭”MACD 的所有信号，都要围绕 0 轴来判断 —— 这是最核心的原则。当 DIF 和 DEA 都在 0 轴上方时，属于 “多头市场”，赚钱的概率大。这时候就算出现死叉，也可能只是短期调整，后续还可能再形成金叉；当 DIF 和 DEA 都在 0 轴下方时，属于 “空头市场”，赔钱的概率大。这时候就算出现金叉，也可能只是反弹，后续还可能再形成死叉。所以，新手朋友用 MACD，先看 0 轴位置 —— 尽量在多头市场里操作，避开空头市场，这能大大提高胜率。2. 两个基本点：顶背离逃顶，底背离抄底这是 MACD 最经典的用法，也是实战中最可靠的信号：底背离：股价创新低，但 MACD 柱不创新低（绿柱比上次短），或者 DIF 线不创新低。这说明股价虽然在跌，但下跌力度在减弱，是 “见底信号”。顶背离：股价创新高，但 MACD 柱不创新高（红柱比上次短），或者 DIF 线不创新高。这说明股价虽然在涨，但上涨力度在减弱，是 “见顶信号”。背离信号在优质公司上更有效，而垃圾公司出现顶背离，可能就是 “永久顶部”，再也涨不回去。3. 四项基本原则：买点、卖点、风险点、止损点买点：分一级买点和次级买点。一级买点是 “底背离后的二次金叉”—— 第一次金叉可能是 “假信号”，二次金叉更可靠；次级买点是 “快慢线上穿 0 轴后，在 0 轴获得支撑的二次金叉”—— 比如 DIF 和 DEA 上穿 0 轴后，回调到 0 轴附近又金叉，这说明多头市场得到确认。卖点：对应买点，一级卖点是 “顶背离后的二次死叉”，次级卖点是 “跌破 0 轴支撑后的反抽 0 轴”—— 比如 DIF 和 DEA 跌破 0 轴后，反弹到 0 轴附近又死叉，这说明空头市场得到确认。风险点：不是 “非卖不可”，但要 “保持警惕” 的点。最常见的是 “快慢线上穿 0 轴时不放量”——0 轴是多空分水岭，上穿时需要成交量配合，才能消化前期套牢盘。如果不放量，很可能受阻回落。止损点：“君子不立危墙之下”，当买入后不及预期，MACD 跌破 0 轴进入空头市场时，必须止损。比如买入后，DIF 和 DEA 从 0 轴上方跌到 0 轴下方，说明趋势反转，这时候不管亏多少，都要及时卖出，避免更大损失。
金融市场海量高维度、非线性量价数据中蕴藏投资机会，传统分析方法却力不从心，而 CNN 与 Transformer 结合的模型成为破解数据密码的关键。文中先追溯 CNN 的发展，从 1962 年 Hubel 和 Wiesel 的猫脑视觉研究奠定基础，到 1980 年福岛邦彦提出神经认知机，1989 年 LeCun 等人创建 LeNet-5，再到 21 世纪后借 GPU 和大规模数据集迎来爆发，AlexNet、VGG 等架构不断突破。还解析其卷积层、池化层核心结构，以及在金融领域的应用，如股票预测、时间序列识别等。接着介绍 Transformer，2017 年 Vaswani 等人提出该模型，以自注意力机制突破 RNN 局限，在 NLP 领域掀起革命，后跨界金融，在市场预测、高频交易等方面发挥作用。随后重点阐述东北证券研报提出的 CTTS 模型，因 CNN 擅提局部特征、Transformer 长于抓长期依赖，二者结合可兼顾短期波动与长期趋势。该模型含卷积层、Transformer 编码器层、MLP 层，实战中用 2019 年标普 500 指数成分股日内数据测试，预测准确率高于 ARIMA 等基准策略，高置信度预测表现更优。最后提及 AI 金融模型未来探索方向，同时警示模型失效、数据质量、过度拟合等风险，为理解 AI 在金融领域的应用提供全面视角。【在这里找到我们】wechat：quantfan_100（咨询请加）微信公众号：Quantide 量化风云哔哩哔哩：Quantide小红书：Quantide
量化岗位竞争激烈，你是否也陷入 “非 985/211 不敢投”“简历石沉大海”“没实习经验 = 找不到实习” 的焦虑循环？本期播客邀请到嘉宾Yika —— 从投递 400 + 份量化简历全无果，到经调整后通过率暴涨 500%，最终拿下 20 亿规模私募 offer 的 “逆袭者”。他带着物理 + 金融 + 计算机的复合背景，却曾因身体状况、学历焦虑陷入迷茫，3 个月内从 “量化小白” 到入职私募，踩过的坑、用过的招，全部分享给你。我们会拆解 “简历通过率翻倍的核心逻辑”，聊 “零经验如何靠项目 / 课程补短板”，听他讲述 “从躺平到主动破局” 的量化转行路，更有针对 “未毕业 / 待毕业 / 已工作” 人群的定制化建议。无论你是想转量化的学生，还是在求职中碰壁的求职者，都能从他的经历里找到可复用的方法，告别求职迷茫！【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide 量化风云bilibili：Quantide小红书：Quantide
本期节目以2024年头部机构幻方量化宣布退出市场中性策略为切入点，深度复盘A股该策略的十年浮沉。我们将沿着时间线，从2014年的“风格错配”，到2015年的“股灾双杀”，再到2024年“完美风暴”下的流动性、基差、拥挤度三重共振，为您系统剖析数次关键危机。这不仅是一次历史回顾，更是一场关于风险、模型与认知的深度拆解。我们将揭示，量化行业如何在一次次“压力测试”后，完成了从对冲工具、模型内核到风控框架的系统性进化。这不仅是一部策略的进化史，也为投资者理解该策略的风险本质与未来走向，提供了生存指南与深刻洞见。【在这里找到我们】wechat：quantfan_100公众号：Quantide 量化风云bilibili：Quantide小红书：Quantide
这是一个发生在七夕夜的故事，但与浪漫无关。当满城都沉浸在玫瑰与巧克力的甜腻中，我，一个平平无奇的“单身星球居民”，走进电影院，看了一场关于高科技犯罪的电影《捕风追影》。我本以为这只是一场普通的消遣，却没想到，影片中那瞬间蒸发的巨额财富、突如其来的暴力冲突，像一颗子弹，精准地击中了我内心深处对于“不确定性”的恐惧。我们努力构建的生活，是否也会像电影情节一样，被一只看不见的“黑天鹅”瞬间颠覆？这个疑问，将我引向了思想家塔勒布的智慧世界。在本期播客中，我将从这场一个人的电影开始，与你深入浅出地聊透“黑天鹅”与“反脆弱”这两个足以改变你思维模式的核心概念。你将听到，为什么我们都是“感恩节的火鸡”，以及如何运用神奇的“杠铃策略”，将自己的人生打造成一个能从混乱与压力中获益的“反脆弱”系统。【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100
上证指数飙至 3883.56 点创 10 年新高，深证成指、创业板指涨幅超 2%，成交破 3 万亿元，连东方财富的上证 PE 百分位数都因热度溢出显示 NA，乐观情绪拉满。去年 9 月我们用 PE 分位数预判 A 股低估，月底果然大涨；如今再用同款方法测 PE，结果又如何呢？巴菲特指标计算数值为 88%，超 60%-80% 合理区间，那么问题来了：这能说明A股高估了吗？当前 A 股是真高估，还是虚火？上证到底能不能摸到 4000 点？【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100
你是否曾因盘⼝ “转瞬即逝的⼤买单” ⽽在⾼位接盘？在 A 股每⽇万亿成交背后，30% 主动撤回的委托订单，正成为机构博弈的 “隐形战场”。本期我们以开源证券 2024 年 1 ⽉的研报《市场微观结构研究系列（22）：订单流系列，撤单⾏为规律初探》为核⼼，教你识别 “虚假挂单” 陷阱，掌握从撤单这类 “隐性数据” 中挖掘超额收益的关键逻辑，揭开 A 股 30% 撤单的流动性奥秘拆解三⼤关键谜题：为何⼩市值股票每 10 单近 5 单会撤，微盘股却呈现反常识撤单规律？尾盘 3 分钟废单占⽐骤升⾄ 25%，背后藏着怎样的 “赌徒博弈”？“三⼩将_TRI”“毒流动性_TOX” 两⼤因⼦如何捕捉撤单信号，实现 43.4% 的多空收益？【在这里找到我们】微信：quantfan_100微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide
2009 年，当 BGI 被⻉莱德收购的消息从旧⾦⼭传到华尔街时，谁也没预料到，这场看似只是跨国⾦融巨头间的资本交易，会给远在太平洋彼岸的中国资本市场，带来⼀场 “量化启蒙” 的春⾬？中国量化发展史历经四阶段演进：1.0 时代（2002-2010）公募摸索起步，受制于交易制度难展拳脚；2.0 时代（2010-2015）随融资融券、股指期货落地，α 策略、量化对冲等模式爆发，公募与私募形成差异化路径；中间虽经 2014 年 α ⿊天鹅、2015 年股灾、⼯具受限等考验，却也筛选出具备因⼦挖掘能⼒与⻛险控制体系的头部机构。如今进⼊ 4.0 时代，AI 技术重构投研体系，⼤数据与衍⽣品⼯具扩容，量化在公募占⽐不⾜ 5% 的现状下，正迎来策略精细化与规模突破的新窗⼝。【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100
想搞懂基⾦经理的 Alpha 收益从何⽽来？关键要理清 MPT、CAPM 与 Alpha/Beta 策略的逻辑关系！本期播客结合清华⼤学五道⼝⾦融学院18年的基⾦研究报告，先拆解系统⻛险与⾮系统⻛险的核⼼差异，再串联 MPT （现代资产组合理论）的⻛险分散逻辑、CAPM （资本资产定价模型）的收益定价机制，最终落地到 Alpha 主动策略与 Beta 被动策略的实战应⽤，帮你搞懂专业机构如何⽤这套逻辑评估基⾦经理能⼒，⽆论专业⼈⼠还是投资⼩⽩，都能掌握基⾦投资的底层逻辑。【本期播客重点笔记】一、投资风险分类（一）系统风险（可补偿风险）定义：市场共性风险，无法通过分散消除典型案例：大盘暴跌、经济周期波动、政策重大调整、利率汇率变动核心特点：所有市场参与者均需承担，与市场整体绑定（二）非系统风险（不可补偿风险）定义：单个资产 / 行业独有风险，可通过分散消除典型案例：公司业绩爆雷、个股黑天鹅事件、行业政策局部调整、基金经理变更核心特点：仅影响特定标的，与市场整体无直接关联二、风险与收益的核心逻辑：风险可补偿性（一）风险可补偿性（对应系统风险）核心规则：承担的风险需获得对应收益补偿，仅系统风险符合该规则收益形式：Beta 收益（市场对系统风险的固有补偿）理论支撑：CAPM（资本资产定价模型）（二）风险不可补偿性（对应非系统风险）核心规则：风险可通过分散化消除，故无额外收益补偿理论支撑：MPT（现代投资组合理论）实践逻辑：非系统风险可通过资产配置对冲，承担后无法获得超额收益三、核心理论：MPT 与 CAPM 的协同作用（一）MPT（现代投资组合理论）核心目标：通过分散持仓消除非系统风险实现逻辑：利用 “资产收益相关性”，搭配不同关联度的资产（如股票 + 债券、消费 + 科技）最终结果：非系统风险大幅降低，剩余无法消除的风险为 “系统风险”局限性：仅解决 “非系统风险消除”，未回答 “系统风险的收益补偿” 问题（二）CAPM（资本资产定价模型）核心目标：量化系统风险与收益补偿的对应关系核心工具：Beta（衡量资产对系统风险的暴露程度）Beta=1：资产收益波动与大盘一致Beta>1：资产波动大于大盘（如成长股）Beta<1：资产波动小于大盘（如防御性蓝筹）收益拆分：将投资收益分为 “Beta 收益” 与 “Alpha 收益”作用：填补 MPT 空白，明确 “承担系统风险应得的收益补偿”四、投资收益分类（基于 CAPM）（一）Beta 收益收益性质：系统风险补偿收益（市场基础收益）收益来源：承担市场系统风险，与市场整体表现强相关获取逻辑：无需主动投资能力，通过跟踪市场（如指数基金）即可获取特点：收益稳定性依赖市场，波动与系统风险同步（二）Alpha 收益收益性质：超额收益（主动投资能力收益）收益来源：通过选股、择时、行业配置等主动策略获得计算逻辑：实际收益 - CAPM 计算的 “期望收益（含 Beta 收益）”特点：与市场无关，反映投资经理的主动管理能力（正 Alpha 为超额收益，负 Alpha 为收益不及预期）【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100（课程咨询请加）
你用布林带、均线判断支撑阻力时，是不是总遇 “假突破”？买入就回调、卖出就反弹，震荡市频繁交易还亏成本？这都是传统指标 “盯固定阈值” 的滞后性在坑人！本期播客拆解光大证券 2017 年推出的 RSRS 指标（阻力支撑相对强度），它偏偏不纠结支撑阻力具体点位，专抓 “相对强度变化”—— 靠每日最高价（当日阻力）、最低价（当日支撑）量化市场预期，再用线性回归算 β 值、标准分优化信号，让判断跨牛熊都精准。看数据就懂有多能打：沪深 300 回测 12 年，RSRS 标准分策略总收益 1337%（同期指数仅 350%），震荡市也能稳涨；虽曾在 2008 年熊市误判，但加 20 日均线过滤后，最大回撤直接砍半，在上证 50、中证 500 上照样有效。【在这里找到我们】微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantidewechat：quantfan_100
为何能开发模仿顶尖交易者交易特性模型的⾯试者被直接淘汰？⾃认 “天才” 却态度傲慢的候选⼈为何成职场⼤忌？背景亮眼的 NASA 科学家⼜因何栽在 “诚实度” 上？本期播客围绕《亿万》第三季中三场量化交易员⾯试展开，拆解剧情背后的⾏业逻辑与招聘真相。⽆论你是想⼊⾏量化的应届⽣，还是关注⾦融科技的从业者，都能从这场 “⾯试复盘” 中，读懂量化圈对 “突破认知、抗压协作、坚守底线” 的硬核要求，以及 “⼯具不会取代⼈，⽽是让⼈进化” 的⾏业真相。【在这里找到我们】wechat：quantfan_100小红书：Quantidebilibili：Quantide微信公众号：Quantide 量化风云
想了解量化交易却不知从何入手？本期播客专为好奇者解答：量化不只是 “用算法炒股”，而是用数学模型和程序制定策略的系统交易。我们对比主观交易与量化交易的核心区别 —— 看决策依赖系统还是人为判断；拆解量化的 “生命线”：数据有多重要？从哪里获取？如何保证数据质量？接着解析主流策略类型：趋势跟随、均值回复等理论驱动型策略的逻辑与实操；详解策略构建四步走：提炼逻辑、定义信号、完善规则、设定参数；介绍量化框架的核心组件，以及零代码工具如何帮新手入门。最后分享普通人的入门路径：从 Python 和统计学基础，到进阶机器学习；揭秘量化行业的高门槛与 “反常识” 真相。听完这期，你将对量化有清晰框架认知，甚至能迈出写第一行策略代码的第一步。【在这里找到我们】公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantidewechat：quantfan_100(咨询请加)【Quantide Research Platform介绍】你读过很多研报和论文，最终却感觉一无所获:因为作者没有披露代码和数据，你也无法知道文章的观点是对是错。在匡醍（Quantide），我们只发布可运行的文章!为此我们构建了一个研究平台，购买了商用数据，并且将文章以notebook格式发布到这个平台上。这些notebook都可以运行，而且无论运行多少次，谁来运行，结论都将保持一致。只有这样的文章，才是可复现的文章，才值得你花时间去读。如果只能在我们平台复现还不够，您必须能把它『搬』回家，在您本地也可以运行。所以，在这个平台，我们只使用这些数据:1.2005年到2023年底的日线数据。您可以通过 tushare普通账号下载。2.其它高级数据:在平台里，我们提供了一个 Tushare高级账号供您使用。如果您要在本地使用同样的数据，只需要一年花500元订阅Tushare即可。相信这个成本是可以承担的。（详情请加wechat了解）【我们的课程】我们目前有三门课程，分别是《量化24课》、《因子分析与机器学习策略》、《量化人的Numpy和Pandas》《量化24课》面向打算进入量化领域的学生、程序员和正在从事主观交易的机构投资者和个人投资者，涵盖了量化交易全流程（数据获取、策略初识、量化分析方法和技术、高级数据可视化、回测和回测框架、实盘接口等），学完本课后，您将会对量化交易有全面和系统的了解。《因子分析与机器学习策略》属于后续学习课程，面向专业的量化交易员或打算向这个方向转岗求职或决心以专业、严谨的态度探索量化研究饿学习者。如果你已经有了一定的量化经验，目前主要关注策略研发，就可以直接报因子课。《量化人的Numpy和Pandas》紧扣量化场景来介绍 Numpy 和 Pandas 是这门课的一大特点。我们通过分析重要的、流行度较高的量化库源码，找出其中使用 numpy 和 pandas 的地方，再进行归类的提炼，并结合一些量化社区中常问的相关问题来进行课程编排，确保既系统讲解这两个重要的库，又保证学员在学习后，能立即将学习到的方法与技巧运用到工作中，迅速提高自己的生产力。
在股票交易中，如何精准把握趋势、减少滞后性一直是投资者的难题。传统移动平均线（MA）虽常用，却陷入 “平滑性与延迟性” 的矛盾。而低延迟趋势线（LLT）的出现，为短线择时提供了新思路。本播客将深入解读 LLT 的构造原理，对比其与 MA、EMA （指数移动平均线）的核心差异，分析它在指数和 ETF 交易中的实战效果，揭示其 “低延迟、高稳定性” 的优势。无论你是技术分析爱好者还是资深交易者，都能从中找到提升择时效率的关键方法，读懂趋势跟踪的底层逻辑。【在这里找到我们】微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide、宽粉wechat：quantfan_100
股权分置改革曾重塑中国股市的根基，却给量化交易埋下 “数据陷阱”—— 老数据里的流通股、市值算法，放到全流通时代还能用吗？有人说回测就得拉满十年数据才靠谱，可股改前后的市场早不是一回事，该追求越长越全的历史数据，还是警惕制度变革造成的 “数据断层”？【在这里找到我们】公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100（咨询请加）
本期聚焦 A 股那些神秘的 “魔咒” 与背后的市场逻辑！419 魔咒为何让股民闻之色变？招商证券策略会为何成了市场 “风向标”？“法定砸盘日” 又藏着哪些资金流动的秘密？从 4 月 19 日的暴跌规律，到招商策略会的 “反向预言”，再到节假日、季度末的市场异动，这些被股民津津乐道的现象，究竟是玄学还是有迹可循？节目深入拆解背后的业绩披露、资金面松紧、投资者心理等驱动因素，更延伸解读日历效应这一市场异象 —— 从 “五穷六绝七翻身” 到全年走势规律，结合国海证券研报，探讨如何理性看待这些现象，甚至转化为投资参考。拒绝迷信，剖析本质！想知道如何从魔咒中洞察市场逻辑？快来收听本期内容，更有研报策略、量化工具等超值会员福利等你解锁！【在这里找到我们】公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100（咨询请加）
本期《跟着亿万学金融》聚焦《亿万》第一季第一集短短 2 分钟的关键剧情，拆解一场从 “做多” 到 “做空” 的惊人反转。基金经理 Danzig 发现电阳 41 美元收购鲁姆瑟姆的消息，股价仅 35 美元，预判两周内涨 17%，计划买入 200 万股成为主力资金做多。然而，当 “Axe 听到斯科特・卡兹维兹将任新董事长” 这一信息后，局势骤变。Axe 凭借对卡兹维兹的了解 —— 其控股电阳、暗持鲁姆瑟姆 19.3% 股份，结合周四午餐时间美林证券的隐秘大宗交易，识破收购实为 “诱多出货” 的骗局：卡兹维兹正借收购消息掩护，通过大宗交易悄悄撤离。最终，Axe 果断转向做空，精准预判股价跌至 32 美元，狂赚 1800 万。我们将深入解析 “大宗交易” 等金融概念，拆解 Axe 从信息碎片中看透本质的推理逻辑，揭示金融市场中 “表象利好” 与 “资本真相” 的博弈。跟着剧情学分析，你也能 get 大佬级市场洞察力！【在这里找到我们】公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat:quantfan_100【视频台词】波比 有个好机会 我们准备下手Bobby, we are ready to roll on something sweet.我想你一定有兴趣参一脚I think you‘ll want to piggyback.什么情况What do you got?鲁姆瑟姆能源被电阳收购Lumetherm Power getting bought by Electric Sun.价格为41美元 股票交易价格为35美元Price is $41. Stock’s trading at $35.我们预期交易完成后的两周内We‘re looking at a 17% bump股价将上涨17%in two weeks when the deal closes.按年计算 就是442美元Annualized, that‘s $442...据我估算I‘d love to size up.买两百万股就能成为主力资金Maybe you buy 2 million shares for the main fund.- 听起来没什么问题 -很好- Sounds about right. - Great.盛传斯科特·卡兹维兹是新任董事长Scott Kazawitz‘s name is being floated as the new chairman.卡兹维兹Kazawitz.这是新信息That‘s a new piece of information.你花钱聘我不就是为这个Well, that‘s what you pay me for.谁说这次交易快结束了Who said this deal is gonna close?本今天早上说的Ben said it would this morning.我吗 大家都这么说Me? Everyone‘s saying it.这谁Who is this?我新请的分析师My new analyst.我们会雇用你 你一定是个天才Well, if we hired you, you must be a genius.耶鲁毕业Yale?斯坦福 然后去了沃顿商学院Stanford. Then Wharton.好 斯坦福-沃顿高材生Okay, Stanford-Wharton.卡兹维兹控股电阳Electric Sun is controlled by Kazawitz.他也持有19.3%的鲁姆瑟姆股份He also owns 19.3% of Lumetherm因为他和南方风能利害攸关才偷偷拿到的backdoored through his stake in Southern Wind.你知道上周四美林的那笔大宗交易吗You see that block trade last Thursday come out of Merrill?美国证券公司知道 那是富塞视Yeah. That was Fortress想在并购前把资金短缺的部分套现cashing out their shorts before the merger.不是吗Wasn‘t it?交易是在12:52进行的 那是午餐时间Trade was at 12:52, when everyone was at lunch,也就意味着他们不想被他人知道which tells me they wanted it to be missed.可你们注意到了 有点本事You guys caught it, which is something, I guess.但你们看待这个事情的方向不对But you‘re looking at it backward.电阳出的价是为了暂时支持鲁姆瑟姆Electric Sun‘s offer was just a ploy而耍的花招to temporarily prop up Lumetherm.典型的科兹维兹式背弃输家手段 他很无情Typical Kazawitz play to bail on a loser. He‘s an animal.那笔大宗交易让科兹维兹摆脱南方风能The block trade was Kazawitz getting out of Southern Wind,摆脱鲁姆瑟姆getting out of Lumetherm.他操控全局 现已置身事外He rode the story, now he‘s out,这意味着你得出来which means you need to be out.实际上 要卖空In fact, short.股价将跌至32美元 谈判破裂后还会变It‘ll slide to $32 and change after word breaks.这一手真漂亮 阿克斯That‘s a good catch, Axe.我的胆固醇够高了My cholesterol‘s high enough.别说这些腻歪我 丹泽 学聪明点Don‘t butter my ass, Danzig. Just get smarter.你对手头上的信息解读得不错Your read was good with the information you had.你还是新人 会明白的You‘re new. You‘ll figure it out.否则就给我走人Or you‘ll be gone.老天爷啊Jesus Christ.对啊 他念的是霍夫斯特拉大学
近一年小市值股票组合年化收益飙至 90.62%，近乎翻倍！这惊人表现背后，小市值因子有何魔力？本期播客带你探秘：从学术发现到 A 股跌宕史，小市值因子时强时弱有何规律？注册制、退市制等制度如何为其 “添柴”？又该如何把握它的有效时机？聚宽数据佐证，案例生动解析，严谨又有趣，带你看透小市值因子在 A 股的 “狂飙” 密码！【在这里找到我们】公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantide哔哩哔哩：Quantide
